Rutas de autobús africanas rediseñadas con datos de teléfonos móviles

Los investigadores de IBM, utilizando datos de movimiento recopilados de millones de usuarios de teléfonos móviles en Costa de Marfil en África Occidental, han desarrollado un nuevo modelo para optimizar un sistema de transporte urbano.

Causa de la ruta: Una interfaz de usuario del modelo de tráfico basado en datos de teléfonos móviles de IBM muestra la red de tránsito actual de Abidjan, Costa de Marfil (rosa) y las nuevas rutas propuestas sugeridas por un modelo que utiliza datos de movilidad de teléfonos móviles.

El modelo de IBM prescribió cambios en las rutas de autobús alrededor de Abidjan, la ciudad más grande del país. Estos cambios, basados ​​en los movimientos de las personas según los registros de los teléfonos celulares, podrían, en teoría, reducir los tiempos de viaje en un 10 por ciento.

Si bien los resultados fueron preliminares, apuntan a las nuevas formas en que los planificadores urbanos pueden usar los datos de los teléfonos celulares para diseñar infraestructura, dice Francesco Calabrese, investigador del laboratorio de investigación de IBM en Dublín y coautor de un artículo sobre el trabajo. Esto representa un nuevo frente con un impacto potencialmente grande en la mejora de los sistemas de transporte urbano, dice. Las personas con teléfonos móviles pueden servir como sensores y ser los pilares de los esfuerzos de desarrollo.

El trabajo de IBM se realizó como parte de un desafío de investigación denominado Datos para el desarrollo , en el que el gigante de las telecomunicaciones Orange publicó 2.500 millones de registros de llamadas de cinco millones de usuarios de teléfonos móviles en Costa de Marfil. Los registros se recopilaron entre diciembre de 2011 y abril de 2012. La publicación de datos es la más grande de su tipo jamás realizada. Los registros se limpiaron para evitar que alguien identificara a los usuarios, pero aún incluyen información útil sobre los movimientos de estos usuarios. El documento de IBM es uno de los puntajes que se emitirán a finales de esta semana en un conferencia en el MIT.

El trabajo de IBM se centró en Abidjan, donde 539 grandes autobuses se complementan con 5.000 minibuses y 11.000 taxis compartidos. Los investigadores de IBM estudiaron los registros de llamadas de unos 500.000 teléfonos con datos relevantes para la cuestión de los desplazamientos.

Los datos de movilidad se crean cuando alguien usa un teléfono para una llamada o un mensaje de texto. Esa acción se registra en una torre de telefonía celular y sirve como un informe sobre la ubicación general del usuario en algún lugar dentro del radio de la torre. El movimiento de la persona se determina cuando la llamada se transfiere a una nueva torre o cuando se realiza una nueva llamada que se conecta a una torre diferente.

Si bien los datos son aproximados y, por supuesto, no todos en un autobús tienen un teléfono o lo están usando, las rutas se pueden obtener observando la secuencia de conexiones. Y IBM y otros grupos han descubierto que estos rastreos de teléfonos móviles son lo suficientemente precisos como para servir como guía para movimientos de población más grandes para aplicaciones como epidemiología y transporte (consulte Big Data de Cheap Phones).

Los datos de los teléfonos móviles prometen ser de gran ayuda para muchas industrias. Otros grupos de investigación están utilizando conjuntos de datos similares para desarrollar historiales crediticios basados ​​en los movimientos de una persona y las transacciones telefónicas, para detectar conflictos étnicos emergentes y predecir a dónde irán las personas después de un desastre natural para brindarles un mejor servicio cuando ocurra uno.

Para realizar estas tareas en el mundo en desarrollo, puede haber pocos o ningún otro dato con el que trabajar. Los propietarios de teléfonos inteligentes que tienen GPS pueden permitir que aplicaciones como Google Maps usen sus datos de ubicación para información de detección de tráfico compartida con otros. Pero la información de ubicación en los teléfonos simples que son mucho más frecuentes en el mundo en desarrollo es conocida solo por los operadores de telefonía móvil. Y esos datos solo están disponibles mediante un acuerdo especial con los transportistas.

En el caso del transporte, la mejora de las carreteras y los sistemas de transporte público a menudo depende de un trabajo intensivo en mano de obra, como las encuestas a los viajeros que se realizan comúnmente en el mundo rico. El costo de las encuestas tradicionales es muy alto para las aplicaciones del mundo en desarrollo, pero el uso de teléfonos celulares es alto, por lo que los rastreos celulares son una excelente oportunidad de datos. Este es un esfuerzo de investigación valioso, dice Kara Kockelman , investigadora de transporte en la Universidad de Texas, Austin.

De hecho, mientras que en varios estudios anteriores se utilizaron datos de teléfonos móviles para inferir las rutas de viaje y la demanda, IBM dice que esta fue la primera vez que se utilizaron dichos datos en un esfuerzo por optimizar realmente una red de tránsito de la ciudad.

IBM llama a su modelo AllAboard. Para Abidjan, el modelo seleccionó entre 65 posibles mejoras para concluir que agregar dos rutas y extender una existente haría más para optimizar el sistema, con un 10 por ciento de ahorro de tiempo para los viajeros.

Por supuesto, desatascar una ruta de transporte puede tener problemas imprevistos, como atraer a más personas para que usen esa ruta, perpetuando el problema. Si los tiempos de viaje disminuyen notablemente en muchas carreteras, muchos viajeros pueden volver a las horas pico y las carreteras populares, dice Kockelman.

Aún así, si los datos estuvieran disponibles en tiempo real, en lugar de meses después de su creación, los resultados podrían ser aún más poderosos. Esto proporcionaría instantáneas de las personas que se mueven por una ciudad, lo que permitiría el cambio óptimo de rutas y reduciría los tiempos de viaje y espera, dice Calabrese.

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